Introdução à
Inteligência Artificial
IA 2006
Artificial Intelligence
A Modern Approach
• AIMA Stuart Russel and Peter Norvig -Prentice Hall, 2003 (2ª edição)
• Livros tradicionais de IA: perspectiva histórica de 50 anos de IA (conjunto de problemas e soluções)
• AIMA: visão unificada da área de IA Como descrever e construir agentes
Critério de Avaliação
• Avaliações:
– 2 provas – 3 EPs
– Prova substitutiva fechada
• MEPs (média ponderada de EPs) ≥ 5.0 • MP (média ponderada de Provas)≥ 5.0
Cronograma
S1: 07/08 S7: 18/09 S13: 30/10 S2: 14/08 S8: 25/09 S14: 06/11 S3: 21/08 S9: 02/10 S15: 13/11(bk) S4: 28/08 S10: 09/10 (bk) S16: 20/11 S5: 04/09(bk) S11: 16/10 S17: 27/11 Psub P2 P1Datas de Prova
• P1: 20 de outubro • P2: 01 de dezembro
• Psub (fechada): 06 de dezembro
Desafio de IA
• Desafio da Física:
– viajar acima da velocidade da luz
– construir dispositivos anti-gravitacionais
• Desafio de IA:
– compreender seres inteligentes
Aprender mais sobre o ser humano
• a mais de 2000 anos filósofos tentam compreender como funcionam as
faculdades mentais: raciocínio, visão, aprendizagem e memória
• com a chegada dos computadores surge a possibilidade de estudos teóricos e
IA: disciplina experimental
• além de compreender entidades inteligentes, IA se preocupa em construi-las
• as entidades construidas podem servir para o estudo da inteligência além de serem
O que é inteligência natural?
• Quem a possui? – Pessoas? – Golfinhos? – Cachorros? – Formigas? – Bebês?Tarefas que requerem inteligência
• Compreender um texto ou diálogo em português • Aprender
• Ensinar • Planejar • Escalonar • Visão
Máquinas podem pensar?
• Ramo da filosofia preocupado em provar que IA é impossível
• Penrose, Searle, Setzer: máquinas nunca poderão pensar
– por exemplo: fenômenos metereológicos são impossíveis de serem duplicados artificialmente
Máquinas biológicas pensam
• para que serve o sequenciamento de genômas?
• tentar compreender o funcionamento dos organismos como máquinas?
• se o homem pode ser visto como uma
máquina (de proteínas) então … máquinas (de silício) podem pensar? como?
Teste de Turing (1950)
• Turing escapa da definição de inteligência ou capacidade de pensar propondo um teste que decide se uma máquina é inteligente ou não.
• Versão simplificada: a máquina tenta
convencer um interrogador humano que ela é humana.
Teste de Turing (1950)
homem mulher Interrogador ajuda confunde máquina mulher ajuda confunde• Computadores com inteligência equivalente à de um ser humano significariam um
grande impacto nas nossas vidas e no futuro da humanidade
Porque IA é uma área
Porque IA é uma área
interessante de pesquisa ?
• Questão de IA: como construir entidades
inteligentes tendo o homem como exemplo?
– disciplina recente: 50 anos de vida (em 1956 surgiu o nome IA)
– área interdisciplinar: aplicações em qualquer área do conhecimento humano
IA engloba uma grande variedade de
sub-áreas
Tarefas específicas
Tarefas de propósito geral
Percepção Raciocínio Lógico Visão Reconhecimento de Padrões Jogo de Xadrez Diagnóstico Médico Compreenção de Texto
O que é IA?
• Construir máquinas que
– raciocinam?
– tomam decisões?
– capazes de perceber o mundo? – planejam?
– refletem?
Tópicos do curso
• O que é Inteligência Artificial • Agentes
• Métodos de Busca e jogos • Conhecimento e raciocínio
• Representação de conhecimento • Robótica Cognitiva
• Questões para quem trabalha em IA:
– Você está interessado em construir sistemas que raciocinam (pensam) ou que se comportam
(agem) de uma determinada maneira? ==>
formas de realizar os objetivos
– Você está interessado em construir sistemas baseando-se no modelo humano ou em algum modelo ideal? ==> tipos de desempenho
Duas dimensões de tipos de sistemas:
as 4 metas possíveis para IA
Sistemas que pensam como humanos
Sistemas que agem como humanos
Sistemas que pensam racionalmente
Sistemas que agem racionalmente
Humano Versus Racional
• RACIONAL significa: FAZER A COISA CERTA ==> chamaremos de racional o conceito ideal de INTELIGÊNCIA
• Diferença entre HUMANO e RACIONAL
– não sugere que humanos sejam necessariamente irracionais no sentido de emocionalmente instáveis ou insanos.
– apesar de humanos serem considerados inteligentes ou possuirem capacidades mentais eles cometem erros
sistemáticos: nem todo mundo tira um A numa prova ou nem todo mundo que conhece as regras de xadrez é campeão
Sistemas que pensam como
humanos
“The exciting new effort to make computers think ... machines with
mind, in the full and literal sense”
(Haugeland, 1985)
“The automation of activities that we associate with the human thinking, activities such as decision-making, problem-solving and learning ...”
Pensando como humano
:
abordagem cognitiva
• Para descobrir como humanos pensam, são necessários processos de aquisição de conhecimento:
– introspecção (thinking loud) – experimentos psicológicos
• Idéia: construir uma teoria da mente passível de ser representada como um programa de computador
• Exemplos:
– GPS – General problem Solver (Newell and Simon, 1961) -- preocupados mais com a cognição do que em resolver problemas
Sistemas que agem como
humanos
“The art of creating machines that perform functions that require
intelligence when performed by people” (Kurzweil, 1990)
“The study of how to make computers do things that, at the moment, people
Agindo como humanos:
teste de Turing
• Essa questão é levada em conta para
– (1) programas que interagem com pessoas – (2) Sistemas Especialistas darem suas
explicações sobre suas decisões
– (3) sistemas de linguagem natural dialogarem com usuários
Sistemas que pensam
racionalmente
“The study of mental faculties through the use of computational models” (Charniak and McDermott, 1985)
“The study of the computations that make possible to perceive, reason, and act”(Winston, 1992)
Pensando racionalmente
:
as leis da abordagem do pensamento
• Pensamento correto; processos de raciocínio irrefutáveis: Todo homem é mortal.
Sócrates é homem.
⇒ Sócrates é mortal.
• Lógica: leis do pensamento que supostamente governam as operações da mente
• Tradição lógica de IA: desde 1965 se constrói programas baseados em raciocínio lógico (racional)
Sistemas que agem racionalmente
“A field of study that seeks to explain and emulate intelligent behavior in terms of computational processes” (Schalkoff, 1990)
Agindo racionalmente
:
a abordagem do agente racional
• Agir racionalmente: executar ações que realizam determinadas metas.
• Agente: percebe o ambiente e age sobre ele • Agente racional:
• faz a coisa “certa” (inferência correta a partir da
percepção) diante de seu conhecimento sobre o mundo • visa maximizar a tarefa de atingir os seus gols
Agente racional
Mais geral do que a abordagem chamada
Leis do Pensamento de IA
Cientificamente mais tratável do que as
abordagens baseadas em comportamento ou pensamento humano (a racionalidade deve
ser claramente definida e completamente geral)
O que é Inteligência Artificial?
• Fazer computadores com capacidade de
– Raciocinar – Perceber – Planejar – Fazer hipóteses – Refletir – Aprender ...
Exemplos de aplicações de IA
• Lógica: prova automática de teoremas
• Pesquisa operacional: otimização com tratamento de incertezas e uso de heurísticas baseadas em conhecimento
• Jogos: computadores que jogam xadrez, damas, gamão, etc.
• Processamento de linguagem natural: tradução automática, construção de diálogos, interfaces para BDs, etc.
• Sistemas tutores: modelagem do aluno, escolha de estratégias pedagógicas, planejamento instrucional, etc.
navegação
autônoma
(ALVINN)
Velocidades Î 100km/h Distâncias Î 140km Usa RN associada aimagens para guiar uma van em rodovias
NASA Unmanned Spacecraft
• Remote Agent eXperiment (RAX) – Software autônomo de
planejamento/controle de IA – Usado na espaçonave DS1
em Maio de 1998
– A espaçonave foi controlada por vários minutos pelo RAX
• Computer bridge: Bridge Baron – Usou Planejamento em IA para
ganhar o campeonato mundial de 1997 de bridge
– Software comercial: vendeu milhares de cópias
• Planejamento de processo de
manufatura
– É usado para planejar
West North East South 6 2 8 Q Q J 6 5 9 7 AK 5 3 A 9
